SEGMENTAZIONE DEI NUMERI INDICE FOI : RILIEVI ED OSSERVAZIONI
Giovanni Portoso & Antonio Lucadamo
[email protected]@eco.unipmn.it ;
[email protected]@unina.it XLVII Riunione Scientifica della
S.I.E.D.S. Milano Bicocca, 27-28 e 29 maggio 2010
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MOTIVAZIONI DEL LAVORO I Numeri Indice Foi, come tutti gli
altri N. I., risultano - come noto - da un processo piramidale di
calcolo di medie : Medie dei prezzi di Mercato; Medie Territoriali;
Medie di Capitoli di spesa; che nascondono la variabilit
sottostante e contribuiscono a stendere un velo di uniformit su
sottostanti e variegate realt, affibbiando ad unipotetica
popolazione comportamenti di spesa omogenei sul territorio
nazionale. Anche se il loro uso pu tornar utile per realizzare
politiche di adeguamento dei prezzi o rivalutazione di beni e
servizi, tuttavia essi risultano chiusi e ciechi rispetto alle
popolazioni nellinteresse delle quali producono i loro effetti,
trattandole tutte allo stesso modo. Ma ci siamo chiesti proprio
impossibile generare N.I. diversi rispetto a diversi comportamenti
di spesa perlomeno di macro subpopolazioni?
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LINEE DI SVILUPPO DISAGGREGAZIONE DEI NUMERI INDICI FOI PER :
a) CATEGORIE PROFESSIONALI; b) TIPOLOGIE FAMILIARI; QUANTIFICAZIONE
DELLE PROSSIMITA E DISTANZE attraverso luso degli indici di tipo
city block; ANALISI DI AUTOCORRELAZIONE TRA 9 GRANDI CENTRI URBANI
per singoli capitoli di spesa al fine di rilevarne dinamiche
concordanti o discordanti.
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DATI ISTAT UTILIZZATI LINDAGINE DELLISTAT SUI CONSUMI DI
FAMIGLIA RILEVATI NEL 2007. NUMERI INDICI FOI RILEVATI A MARZO 2010
PER SINGOLI CAPITOLI DI SPESA. SISTEMA DI PONDERAZIONE DEI CAPITOLI
DI SPESA USATI DALLISTAT NEL 2007 NUMERI INDICI FOI RILEVATI A
MARZO 2010 PER SINGOLI CAPITOLI DI SPESA NEI GRANDI CENTRI
URBANI.
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METODOLOGIA USATA Modulazione del sistema di ponderazione per
subpopolazioni sulla base dei paradigmi classificatori, usati dall
Istat nellindagine sui consumi delle famiglie italiane del 2007 ed
opportunamente modificati alluopo. Risultato : Si sono pertanto
ottenuti vettori di pesi diversi per capitoli di spesa per le varie
subpopolazioni. Riproporzionando il sistema di ponderazione usato
dallIstat per singoli capitoli di spesa con i vettori suddetti, si
sono ricalcolati i numeri indice per le subpopolazioni. Si sono
quindi calcolate le matrici di distanza tra le varie
subpopolazioni, assumendo gli indici del tipo city block e come
base di calcolo i suddetti vettori di pesi. 12 I r-t = i c ir - c
it in cui c ir e c it indicano i pesi percentuali degli i-esimi
capitoli di spesa della r-esima e t-esima subpopolazione
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RILIEVI ED OSSERVAZIONI La metodologia suaccennata non esente
da critiche e rilievi identificabili : a) Lindagine Istat sui
consumi di famiglia non finalizzata alla rilevazione dei paradigmi
classificatori usati per i 12 capitoli di spesa, assunti per
derivare i numeri indice Foi o altri. E ci viene sottolineato
dallIstat. b) non si vuole affatto, con lipotesi di lavoro assunta,
cooptare lIstat nella disaggregazione dei numeri indice, ma si
vuole solo evidenziare le possibili distanze ed il diverso carico
inflattivo, presumibilmente, ricadente sulle diverse
subpopolazioni. c) una conoscenza - sia pure non affinata - pur
sempre preferibile alla non conoscenza. d) limportanza di pervenire
ad una disaggregazione dei numeri indice per subpopolazioni fuor di
dubbio per i riflessi sulle politiche economico-sociali; pertanto
sarebbe pi che auspicabile che lIstat, sulla scia di quanto gi
fanno, a tal proposito, paesi come Canad, Australia e Singapore,
operasse in tal senso.
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NUMERI INDICE FOI a marzo 2010, base 2007, disaggregati per
categorie professionali 105,27 105,19 105,10
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Matrice di distanza tra categorie professionali : Indici city
block Categorie Profes. Impr.Lib. Prof. Lavor. Auto. Dirig. Imp.
Operai e Assim. Ritirati Lav. Auton. 9,9 Dirig.Impieg. 7,27,7
Operai e Assim. 15,79,113,9 Ritirati lavoro 31,925,728,220,2 In
altra cond. 31,124,627,519,26,1
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Radar delle Distanze city block tra categorie professionali
Impr.Lib.Prof. Dirig.Impieg. Operai e Assim. Ritirati Lavoro
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Radar delle Distanze city block tra categorie professionali
Ritirati Lavoro In altra cond. Lav. Auton.
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NUMERI INDICE FOI a marzo 2010, base 2007, disaggregati per
tipologie familiari 105,26 105,19 105,14
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Radar delle Distanze city block tra tipologie familiari
Sola>65 anni Sola
Radar delle Distanze city block tra tipologie familiari Coppia
35-64 anni Coppia >65 anni Coppia e 1 figlio Coppia e 2
figli
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Radar delle Distanze city block tra tipologie familiari Coppia
con + di 2 figli Monogenitore Altro
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Considerato che i N.I. coprono con un velo di uniformit i
comportamenti di spesa di diverse subpopolazioni e quindi anche
quelle gravitanti sui grandi centri urbani, ci si chiesto : La
dinamica di sviluppo dei N.I. Foi in detti centri simile, poco o
molto diversa? Quali distanze, sulla base dei N.I. afferenti ai
singoli capitoli di spesa, separano i centri a due a due
considerati? I N.I. dei singoli capitoli, pesati con dette
distanze, risultano autocorrelati in modo positivo o negativo? Per
rispondere alla prima domanda, sufficiente considerare i livelli
dei N.I.; per la seconda, si calcolata la matrice di distanza tra i
centri sulla base dei N.I. dei capitoli di spesa; per la terza, si
fatto ricorso allindice di autocorrelazione di Moran. Perch
unanalisi sui grandi centri urbani?
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NUMERI INDICE FOI a marzo 2010, base 1995, tra alcuni grandi
centri urbani 144,9 137,4 132,7
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Radar delle Distanze city block tra i grandi centri urbani del
Nord Torino MilanoVenezia
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Radar delle Distanze city block tra le grandi citt del Centro
Roma BolognaFirenze
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Radar delle Distanze city block tra i grandi centri urbani del
Sud Napoli Bari Palermo
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Indice di autocorrelazione di Moran (1950) I = n i h ih x i - x
h - i h ih i x i - in cui : n il numero dei grandi centri, cio 9 :
X la variabile che descrive il fenomeno oggetto di studio nel
centro i-esimo contrapposto a quello h-esimo, cio i N.I. relativi
ai singoli capitoli di spesa; rappresenta la media aritmetica dei
suddetti N.I.; ih sono i pesi coincidenti con gli indici assoluti
city block ed utilizzati in modo inversamente proporzionale alla
distanza assoluta, basata su tutti i capitoli di spesa, tra il
centro i-esimo e quello h-esimo. Lindice di Moran, avendo una
struttura similare al coefficiente di correlazione lineare di
Bravais, varia come noto tra -1 e +1 e la parte centrale della
formula sinterpreta come covarianza pesata tra centri
contrapposti.
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Indici di Moran per capitoli di spesa, calcolati per alcuni
grandi centri urbani Comunicazioni Bevande alcool. e Tabacchi
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CONSIDERAZIONI FINALI Il carico inflattivo maggiore, come era
da aspettarsi, risulta essere sopportato dalle categorie pi
disagiate. Anche le prossimit e le distanze tra le diverse
categorie professionali in quanto a capitoli di spesa, non sono
state lontane dalle attese. Vicine, tra di loro, le categorie
professionali pi disagiate ed altrettanto vicine tra di loro,
quelle pi agiate. Con riguardo alle tipologie familiari, Il carico
inflattivo maggiore colpisce soprattutto le famiglie pi anziane e
quelle sole, con la sola eccezione delle famiglie pi numerose.
Risultano invece con un minore fardello inflattivo quelle con o
senza figli, ma con et inferiore ai 65 anni. Quanto ai distacchi,
determinati dal diverso peso dei capitoli di spesa, risultano
emarginate e distanti da tutte le altre soprattutto le famiglie pi
anziane. Lanalisi sui grandi centri urbani ha evidenziato dinamiche
di crescita dei prezzi alquanto pi sostenute per Napoli e Torino e
molto pi basse per 2 citt meridionali come Palermo e Bari ed una
centrale come Firenze.
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CONSIDERAZIONI FINALI E SVILUPPI FUTURI Gli indici di Moran
hanno mostrato una debolissima autocorrelazione negativa dei N.I.
relativi ai singoli capitoli di spesa dei centri urbani
considerati. Con leccezione di quello relativo alle Bevande
alcoliche + Tabacchi, che si presenta con una accentuata
autocorrelazione negativa nel senso che sussiste una notevole
disomogeneit territoriale tra i livelli dei N.I. Foi delle diverse
citt. Del tutto opposto invece il comportamento dei N.I. relativi
alle Comunicazioni, che manifestano una forte omogeneit spaziale.
Possibilit di Analisi Multivariate, se i dati relativi ai consumi
fossero ancorati a pi variabili. Possibilit didentificare capitoli
di spesa a pi elevato peso relativo per alcuni gruppi in modo da
poter valutare lincidenza dei prezzi dei beni ricadenti in detti
capitoli e diversificare in modo pi corretto le politiche di
sostegno. Ed infine un auspicio : Una maggiore sensibilit da parte
dellIstat al problema della disaggregazione dei N.I. Foi.